CC BY
28
зонального
ii
;ого
кои
:онально
ной
ранных
От редактора
В одну из пятниц в мой кабинет бодро вошел весьма солидный (во всех смыслах слова) человек - известный в Казани профессор, доктор наук и положил на стол сразу три статьи - свою, своего соискателя (директора одной из казанских школ) и одну в соавторстве с ним. Пока я бегло просматривал их, он слегка прохаживался по кабинету, посматривая в окно, и о чем-то, ведомом только ему одному, размышлял.
- В какой очередности печатать статьи в случае положительного решения о их публикации? - спросил я.
Естественно, - не задумываясь, тут же ответил он, - сначала ... (назвал фамилию соискателя) - ему это нужнее.
А в понедельник мы узнали, что моего посетителя - Юрия Сергеевича Иванова - не стало. Говорят, не выдержало сердце. Его же статьи, которые мы публикуем, не только продолжают жить, но, надеюсь, еще будут вызывать к жизни новые поиски и идеи тех, кто идет по его пути. И возможно, нам еще удастся реализовать одно из его желаний - подготовить целевой выпуск журнала, посвященный использованию информационных и компьютерных технологий. / Будем помнить, Юрий Сергеевич, и это, и, конечно, вас.
ПРИНЦИПЫ КОМПЬЮТЕРИЗОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ
Ю.С. Иванов, профессор Казанского технического университета, доктор педагогических наук
Технология компьютеризованного обучения - это системный метод создания, применения и определения всего процесса обучения, ставящий своей задачей оптимизацию и активизацию этого процесса на базе широкого использования компьютера в качестве средства деятельности преподавателя и обучаемого или средства автономного решения педагогических задач.
В системе автоматизированного обучения (CAO) удается реализовать (иногда очень эффективно) все известные дидактические принципы, но есть специфические принципы компьютеризованного обучения. Это, прежде всего, принцип разумной алгоритмизации и формализации. Требования алгоритмизации и формализации являются следствием того факта, что компьютер , проявляя субъективность в CAO, работает (действует) только в соответствии с заложенными в него программами и в рамках этих программ. Под программой понимают обычно алгоритм решения
некоторой задачи (в нашем случае это любая дидактическая задача), записанный на понятном компьютеру языке (например, на одном из алгоритмических языков). Алгоритмический язык, являясь формальным языком для записи алгоритмов, обладает своей формальной семантикой и своим формальным синтаксисом, и тем полнее отражает действительность, чем больше элементов этой действительности он учитывает (описывает). Формальный с точки зрения компьютера уровень - это уровень символов, количеств. Таким образом, компьютеру можно передать выполнение тех действий преподавателя или обучаемого, которые могут быть представлены в виде системы взаимоувязанных символов, что в действительности далеко не всегда удается сделать. А разумность в данном случае понимается как необходимость получения обязательного положительного педагогического эффекта от введения в процесс обучения компьютера.
Еще одним, значимым для реализации функции педагогического контроля, специфическим принципом компьютеризованного обучения является принцип иерархичности, согласно которому, например, корректная количественная педагогическая оценка в CAO может быть получена введением для оцениваемого явления или объекта иерархической структуры действий (операций) или параметров и выполнения в процессе оценивания всех требований теории измерения лишь на нижнем уровне иерархии. Такой подход обеспечивает выполнение требований теории измерения по использованию шкал отношений и разностей для нижнего уровня иерархии, а за счет использования взвешенной алгебраической свертки удается по известным оценкам нижнего уровня иерархии вычислить оценки для элементов верхнего уровня. Действенность и эффективность этого подхода были продемонстрированы при измерениях в процессе подготовки будущего учителя [1,2].
Часто бессмысленно ставить в рамках CAO вопрос о полном отражении всего богатства сложного педагогического объекта (будь то процесс, явление или, отдельный компонент учебного процесса). Возникает проблема выделения существенных в рамках конкретной задачи подсистем и элементов, а также обобщенного их представления. Моделируемую систему, как правило, можно представить в виде иерархии подсистем, считая каждую подсистему автономной.
Концептуально важным является также модельное обеспечение постановки и решения дидактических задач в CAO. Под модельным обеспечением следует понимать подбор (отбор) адекватных педагогическим явлениям моделей (в их кибернетическом понимании), постановку и решение педагогических задач по аналогии с постановкой и решением типичных «модельных задач». Очень полезным в данном случае будет принцип ассоциативно-функционального подобия (ПАФП), основной идеей которого является адаптация разработанных в кибернетике приемов и методов решения модельных задач к решению дидактических задач на выделенных в CAO
моделях. Такой подход обеспечивает приоритет дидактики и учитывает человеческий фактор в CAO, что позволяет говорить об обеспечении требований дидактической кибернетики по существу. Рассмотрим принцип ассоциативно-функционального подобия (аналогии) подробнее.
В общем случае аналогия - это подобие, сходство предметов (объектов) в каких-либо свойствах, признаках или отношениях, причем таких предметов, которые в целом различны. Аналогия основана на том, что сходные в одном отношении вещи сходны и в остальном. Основным инструментом аналогии является умозаключение по аналогии - логический вывод, в результате которого достигается знание о признаках одного предмета (процесса) на основании знаний того, что этот предмет имеет сходство с другими предметами (процессами). Умозаключение по аналогии, как и любое другое умозаключение, является отображением в нашем сознании наиболее обычных отношений вещей.
Аналогия имеет определенную познавательную ценность, заключающуюся в том, что в процессе умозаключения по аналогии получается вероятностное знание, но это вероятностное знание несет в себе нечто новое, помогающее нам разбираться в окружающей обстановке и предвидеть направление развития данного явления или события.
Например, процесс нахождения модели по аналогии можно представить как несколько совершающихся последовательно во времени процессов распознавания. Основные этапы поиска аналогии:
- перевод описания опытных данных (о предмете или процессе) с языка опыта на язык моделей;
- выбор модели, наиболее близкой ' по описанию к описанию полученных на первом этапе опытных данных;
- «приведение в действие» модели и проверка соответствия выводов на модели всему набору рассматриваемых новых экспериментальных данных.
Уже на первом этапе аналогии может проявиться определенная неоднозначность: перевод с одного языка на другой неоднозначен, так что данному
ооеспечивает Рсчитывает чело-■гго позволяет требований по сущест-зссоциативно-згегя (аналогии)
эгия - это по-(объектов) в тгнзнаках или -жих предметов, Аналогия педные в одном в в остальном. ! аналогии явля-аеалогии - логи-»льтате которого )иризнаках одного основании зна-кет имеет сходами (процесса-шалогии, как и ение, является :: знании наибо-1 згщей.
¿деленную по-заключающую-. мозаключения вероятностное ассгное знание не-. помогающее нам м обстановке и развития данно-
нахождения мо-; дредставить как ся последова-ссессов распозна-■онска аналогии: опытных дан-геиессе) с языка
более близкой •: полученных на .данных;
вне» модели и зыводов на моде-пемых но-
:тии мо-"■годно-:"<а на -:ому
описанию фактов на языке опыта может соответствовать несколько различных описаний на языке моделей. Например, описание умственной деятельности учащегося при решении учебной задачи можно представить в виде последовательности простейших операций гностического типа, в виде решения совокупности простейших задач, в виде выполнения совокупности вычислительных операций и так далее.
Дополнительная неоднозначность может возникнуть и на втором этапе поиска аналогии: одно и то же описание на языке моделей может оказаться близким к различным по сутям моделям в силу того, что это описание оказалось «слишком широким» и включает несколько моделей. Например, описания решения учебной задачи как последовательности операций гностического типа предполагает выполнение системы более простых операций арифметического и логического характера, составляющих каждую гностическую операцию.
При оценке степени вероятности умозаключения по аналогии надо принимать в расчет следующие условия:
- чем больше известных свойств, тем выше степень вероятности выводов по аналогии;
- чем существенней найденные (выделенные) общие свойства, тем выше степень вероятности;
- общие свойства должны быть любыми свойствами сравниваемых предметов (процессов), то есть они подбираются «без каких-либо предубеждений»;
- свойство, обнаруженное (присущее) в модели, должно быть того же типа, что и общие свойства;
- общие свойства должны быть возможно более специфичными для сравниваемых предметов (процессов), то есть они должны принадлежать возможно меньшему кругу элементов.
Обобщая изложенное выше по поводу аналогии, можно утверждать, что это событие наличия в двух и более объектах любой природы общих условий (свойств, отношений), позволяющих переносить информацию об одном объекте (модели) на другой (прототип). Логические структуры выводов при этом могут
быть разными. Выводы по аналогии можно классифицировать прежде всего по характеру посылок и заключений. Но и сама модель создается по аналогии. Модель используется как условный образ, сконструированный с целью упрощения исследования.
При описании сложных педагогических систем были отмечены характерные особенности таких систем (целостность, иерархичность, открытость, динамичность), осложняющие использование аналогии в процессе их моделирования. Основной проблемой является сложность в выделении признаков, по которым и можно было бы сравнить модель и моделируемую систему: некоторые значимые стороны учебно-воспитательного процесса в принципе не удается отразить каким-то параметром (тем более, если этот параметр должен быть измеримым количественно). В этом случае помощь могут оказать эвристические подходы, основанные, например, на ассоциациях.
Ассоциация - это термин, обозначающий связь между элементами мыслительного процесса (ощущениями, восприятиями, представлениями, идеями), заключающуюся в том, что появление при определенных условиях одного элемента влечет за собой появление другого или нескольких элементов.
Возникая в процессе взаимодействия субъекта с объектом как один из элементарных продуктов этого взаимодействия, ассоциация отражает реальные связи предметов и явлений, что и позволяет основывать (по крайней мере, частично) на ассоциации вывод о сходстве или подобии двух объектов (модели и прототипа).
В системе автоматизированного обучения моделированию, по крайней мере, два объекта: преподаватель и обучаемый. Процесс моделирования использует принцип подобия. В общем случае подобие в данной ситуации не физическое и не геометрическое. В соответствии со схемой объект —» концептуальная модель —> математическая модель, выделяемая концептуальная модель является мысленной (идеальной) и (геометрическая) форма модели и прото-
типа не имеет никакого значения. Структурное подобие в нашем случае также не имеет принципиального значения, так как сложные системы (а любая педагогическая система и ее подсистема являются сложной) слабоструктурируемы. Разберемся с этим вопросом подробнее. По сути структурой называют инвариантный аспект системы. Однако сложные системы характеризуются, как правило, многоуровневой иерархической структурой. Им свойственна также полиструктурность, то есть взаимопереплетение разнокачественных подсистем, образующих несколько связанных между собой иерархических структур. Часто сложные системы имеют переменные структуры, которые подвижны и формируются применительно к условиям функционирования. Все это и не позволяет эффективно использовать в процессе моделирования сложных систем структурное подобие.
Таким образом, в центре внимания при моделировании в системе автоматизированного обучения оказывается функциональное подобие. Этот тип подобия связан с функциональным подходом к анализу систем.
В рамках этого подхода осуществляется изучение реального действия, функционирования системы. Функционирование системы автоматизированного обучения можно понимать двояко: это процесс переработки системной информации в необходимых для обеспечения учебно-воспитательного процесса целях, при этом происходит изменение состояния системы; это процессы планирования, организации, стимулирования и контроля, обеспечивающие управление учебно-воспитательным процессом.
В любом случае элементы системы «выполняют некоторые действия», обеспечивающие достижение цели функционирования системы. В общем случае функция - это «внешнее проявление свойств какого-либо объекта в данной системе отношений». В нашем случае выполняемые элементами системы автоматизированного обучения действия проявляются в системе характеристик этих элементов и составляют набор параметров, определяющих концептуаль-
ную модель соответствующего элемента (квалификационная характеристика -концептуальная модель обучаемого в процессе его профессиональной подготовки).
Функциональное подобие - наиболее часто применяемый при моделировании в сложных системах прием (модель специалиста в системе профессиональной подготовки, модель деятельности оператора в системе «человек-машина», модель функционирования печени человека и так далее). Основными понятиями функционального подхода к анализу систем считаются два: процесс функционирования и закон функционирования. Процесс, или режим, функционирования показывает изменение состояний системы. Состояние системы -характеристика системы на данный момент ее функционирования. Поскольку система описывается определенным комплексом параметров, то для того, чтобы выразить состояние системы, нужно определить значения, принимаемые ими в рассматриваемый момент. Каждая система может иметь множество возможных состояний системы - это вектор или точка в пространстве состояний системы. В момент, когда принимается какое-либо решение относительно данной системы (например, решение о необходимости воздействия на обучаемого), состояние этой системы образует (определяет) исходные для решения условия (начальные условия или начальное состояние). Знание начальных условий позволяет, учитывая принятое решение, предсказать поведение системы в будущем. Цель принимаемого решения может рассматриваться как конечное состояние системы.
Закон функционирования - это правила, по которым производятся изменения состояния системы.
Таким образом, процесс функционирования и закон функционирования являются основой для функционального подобия, а процесс функционирования, в свою очередь, связан с изменением состояния системы. Если процедура использования функционального подобия будет дополнена подобием по ассоциации, то получаем принцип (подход) ас-
Теория и методология
'.то элемента
эристика сбучаемого в -пльной подго-
добие - наибо-моделиро-- прием (мо-. профессио-; деятельно-г «человек-онирования . Основными) подхода ^ва: процесс .рункциони-I режим, функцио-:-пменение со-;-:,¡e системы -нл данный мо-- Поскольку :лределенным для того, t системы, принимавши момент.
множество :ы - это век-: состояний ринимается гельно дан-. -пение о не-обучаемо-:ы образует ~гшения ус-;i начальное лх условий :ое решение, :>:ггемы в буду-ешения мо-^онечное со-
я - это пра--. :ся измене-
-с функцио-онирования ^ионального ирования, в :нением со-цедура него подобия ло ассоциа-лодход) ас-
социативно-функционального подобия. Основываясь на изложенном выше , процедуру использования ассоциативно-функционального подобия можно описать следующим образом:
1. Описание процесса функционирования объекта (выделение характеристических параметров объекта, определение возможных состояний объекта).
2. Выбор (конструирование) модели объекта, называемой в дальнейшем концептуальной моделью, с помощью ассоциативно-функционального подобия.
3. Описание процесса функционирования концептуальной модели.
4. Сравнение процесса функционирования концептуальной модели с процессом функционирования какой-то другой (например, математической) модели.
Но концептуальная и математическая модель необходима для постановки и решения дидактических задач. Не приводя в качестве доказательства подобного анализа процедуры нахождения метода решения конкретной дидактической задачи, приведем иллюстрирующую этот процесс схему:
Объект исследования
ПАФП
Концептуальная модель
i
Метод решения дидактической задачи
Здесь ПАФП - принцип ассоциативно- функционального подобия.
Принципиальным отличием соответствующей этой схеме процедуры от тривиальной процедуры, соответствующей предыдущей схеме, является иной уровень сравнения. В данном случае сравнение происходит на уровне постановки задачи. Например, требуется решить задачу управления поведением объекта исследования. Постановка задачи управления требует:
1. Формулировки задачи.
2. Нахождения способа описания поведения объекта.
3. Наличия процедуры, позволяющей измерять степень достижения цели.
На концептуальной модели все перечисленные требования выполняются,
Концептуальная модель
ПАФП
что и позволяет искать не метод решения задачи управления на объекте исследования, а метод решения задачи управления на концептуальной модели. Если такой метод уже разработан (или может быть разработан), то он и будет играть роль «выбранного» с помощью ПАФП метода.
То есть метод решения дидактической задачи находится с помощью принципа ассоциативно-функционального подобия. Но ведь точно также можно организовать нахождение метода решения дидактической задачи на концептуальной или математической модели в CAO. Схемы, иллюстрирующие процедуру поиска, будут иметь следующий вид:
Кибернетическая модель
Метод решения дидактической задачи
Математическая модель
ПАФП
I
Кибернетическая модель
Метод решения дидактической задачи Казанский педагогический журнал 3'2003
Приведем несколько аргументов в пользу использования кибернетических моделей.
Кибернетика - наука об управлении в сложных динамических системах Революционизирующий вклад кибернетики в науку заключается в том, что она принимает сложность и общность взаимосвязей процессов и явлений как неотъемлемую черту исследуемых объектов. Кибернетика рассматривает поведение систем во взаимодействии с другими системами, составляющими их среду, и, по своей сущности, является дидактической и материалистической наукой, во многих отношениях способствуя обогащению философских категорий и соответствующих методологических принципов в значительной степени на основе использования математической логики и других общенаучных инструментов и методов.
Кибернетика показала плодотворность использования аналогии процессов управления в живой и неживой природе для их познания и совершенствования. Универсальность кибернетического подхода проявляется именно в том, что он зиждется на аналогиях, обнаруживаемых порой самым неожиданным образом в различных по природе системах. Поэтому-то этот своеобразный (кибернетический) метод мышления очень часто называют методом аналогий и моделей (методом моделей потому, что в процессе изучения систем, как правило, используется метод моделирования).
Корректность кибернетики проявляется в том, что качественные черты, присущие системам той или иной природы, составляют основу, на которой строятся кибернетические методы их исследования. Именно на этой почве формируются конкретные приложения кибернетики в технике, в биологии, в экономике и должны формироваться в педагогике.
Однако с точки зрения педагогики не совсем корректным может оказаться стремление в рамках кибернетического подхода ко всеобщей формализации, позволяющей использовать математиче-
скую логику (формальную и неформальную) и различные аналитические методы описания исследуемых систем. Желание использовать, например, при измерении свойств изучаемого явления математический аппарат приводит часто к необходимости слишком сильной (и жесткой) схематизации, к пренебрежению существенными сторонами изучаемого явления. Это объясняется, во-первых тем, что для каждого исследователя существует «свой» математический аппарат, то есть известный и понятный ему, с вычислительной точки зрения простой (часто простейший); и, во-вторых, отсутствием общепринятых способов измерений в педагогике вообще (и в дидактике в частности). Поэтому опосредование использования кибернетических методов (кибернетических моделей) принципом ассоциативно-функционального подобия должно быть эффективным при внедрении в педагогику кибернетики: при этом не теряется специфика педагогических систем и достаточно корректно используются наработанные в кибернетике подходы, методы и приемы решения конкретных (аналогичных) задач.
Эффективность и действенность ПАФП были продемонстрированы в работах [3,4].
Литература
1. Иванов Ю.С. Параметрическое моделирование в системах автоматизированного обучения и управления. Казань: ИССО РАО, 1994.-198 с.
2. Гайнетдинов М.Л., Иванов Ю.С. Компьютеризация управления в системе образования: Совершенствование учебно-воспитательного процесса с помощью ЭВМ. Казань: Изд-во «Инкора-Пресс», 1994. - 80 с.
3. Иванов Ю.С., Марданов Д.Р. Основы контроля в системе автоматизированного обучения. Казань: Изд-во ЮОИ МВД РФ, 2000,- 187 с.
4. Иванов Ю.С., Шайхелисламов Р.Ф. Моделирование процесса управления в автоматизированных образовательных системах. Казань: Изд-во КГУ, 2000. - 175 с.
